タグ別アーカイブ: 人工知能

ウォズ、人工知能への恐怖を克服 | スラド idle

ウォズニアック氏はFreescale Technology Forum 2015で講演し、「人工知能が我々よりも賢くなれば、彼らにとって我々が必要なものであることに気付くだろう」と述べたという。また、人工知能が人類を支配するだけの能力を獲得したときには、自然を保護することの重要さを理解するほど賢くなるため、人類も自然の一部として大切にされるだろうとの考えを示した。このように考えることで、ウォズニアック氏は人類がコンピューターに置き換えられることへの恐怖を克服したとのことだ。

引用元: ウォズ、人工知能への恐怖を克服 | スラド idle.

[asin:4791768515:title] – I 慣性という名の惰性 I

「人工知能が俺たちの仕事を奪うおそれがあるらしいぞ」「早く奪ってくれないかな(Excelにスクリーンショットを貼り付けながら)」

引用元: [asin:4791768515:title] – I 慣性という名の惰性 I.

グーグル:東大で「青田買い」 AI技術流出に日本危機感 – 毎日新聞

「優秀な学生を紹介してほしい」

米IT大手グーグルの役員ら約40人が東京大学の本郷キャンパスを訪ね、人工知能(AI)を研究する大学院生らのリクルートを始めたのは数年前のことだ。学生たちに提示した条件は年収約15万ドル(約1800万円)で、日本のサラリーマンの平均年収の4倍以上。豊富な資金力で研究に不可欠なスーパーコンピューターへの投資も惜しまず、世界最先端の研究者たちと切磋琢磨(せっさたくま)できる環境もある。松尾豊・工学系研究科准教授は「優秀な学生から引っ張られていく。国内産業の将来を考えると日本にとどまってほしいが、行くなとは言えない」と話す。

グーグルは、2013年にはカナダ、14年には英国のAI企業を買収するなどの動きも活発化させている。その狙いについてグーグルは「よりよい社会、世界の実現を目指す」などとしているが、経済産業省幹部は「ものづくりでも覇権を握ろうとしているのではないか」と警戒する。

引用元: グーグル:東大で「青田買い」 AI技術流出に日本危機感 – 毎日新聞.

IBMの人工知能「Watson」、料理本を発売へ–考案したレシピを収録 – CNET Japan

コンピュータは人間を追い抜くのではないか、と懸念するあらゆる人にとって、IBMの「Watson」はコンピュータの優位性を示す興味深い事例だ。Watsonは既に米国のクイズ番組「Jeopardy」で人間を破った。今回は、創造的な食材の組み合わせで人間に感銘を与えている。今週、「Chef Watson」(Watsonの派生プロジェクトで、食べ物に重点を置いている)が独自の料理本を発売する予定だ。そのタイトルは、「Cognitive Cooking with Chef Watson: Recipes for Innovation from IBM & the Institute of Culinary Education」(Chef Watsonの経験的知識に基づく料理:IBMとThe Institute of Culinary Educationが提供する革新のレシピ)という舌を噛みそうな名前だ。

「Cognitive Cooking」には、Watsonのコンピュータ頭脳が生成した65種類のオリジナルレシピが収められている。IBMは、「このレシピ集のベースとなっているのは、フレーバー化合物や食べ物の組み合わせに関する理論、人間の嗜好性の心理に対するWatsonの理解だ」と話す。Chef Watsonの頭脳には、何千種類ものレシピや料理の材料、楽しい組み合わせ、食べ物の化学組成に関するデータが豊富に収められている。

Chef Watsonが得意にしているのは、独特の組み合わせを考え出すことだ。Watsonはコンピュータなので、「こんな味を組み合わせても上手くいくはずがない」「シーザーサラダでトルコ料理と韓国料理を組み合わせるなんてばかげている」といった条件反射的な心理的障壁がない。Watsonはデータとあらゆる可能性を扱うが、その結果、風変わりな人間のシェフでも思いつかない独創的なものが生まれることもある。

Cognitive Cookingには、トルコ風ブルスケッタ(ナスビとウルシ、パルメザンチーズ)、インド風ターメリックパエリア、スイス/タイ風アスパラガスキッシュなどのレシピが含まれる。これらのレシピを見ると、Watsonが世界の料理を積極的に組み合わせようとしていることが分かる。

「Cognitive Cooking」は米国時間4月14日にハードカバー版が発売される予定だ。

引用元: IBMの人工知能「Watson」、料理本を発売へ–考案したレシピを収録 – CNET Japan.

Google、「DQN」という人工知能を開発、ゼロからゲームをプレイして自力で攻略方法を見つける -INTERNET Watch

米Googleは、深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)アルゴリズムを用いた人工知能「DQN」を開発したと発表した。DQNは「deep Q-network」の略で、深層強化学習を通して、人間レベルの制御を可能にする。自力でコンピューターゲームをプレイし、攻略方法を見つけ出すことができるという。

Googleでは、DQNに横スクロールシューティングゲーム「River Raid」やボクシングゲーム「Boxing」、3Dカーレースゲーム「Enduro」といったAtari 2600のゲーム49種類をプレイさせた。同じネットワークアーキテクチャーとチューニングだったにもかかわらず、すべてゼロからプレイすることができたという。

ゲームのプレイ回数に応じてプレイスタイルも洗練され、ブロック崩し「breakout」では、プレイ回数が100~200回の時点ではボールを取りこぼすこともあったが、400回を超えるとうまく跳ね返すことができるようになった。600回を超えると、別の壁を使ってボールをバウンスさせることでブロックを崩す攻略方法を発見した。

プレイの結果、49ゲーム中43ゲームで、これまでの機械学習手法を上回ったほか、29のゲームではプロのゲームテスターと同等か、それを超えるパフォーマンスを見せたという。

引用元: Google、「DQN」という人工知能を開発、ゼロからゲームをプレイして自力で攻略方法を見つける -INTERNET Watch.

今からでも遅くはない:US版『WIRED』創刊編集長ケヴィン・ケリーから、2014年の起業家たちへ « WIRED.jp

未来の人は正しい。現代の視点から未来を見れば、今世紀前半のネット上の重要な発明は、すべて私たちの前方に存在している。これらの奇跡的な発明品は、途方もなく向こう見ずな夢想家が現れて、そこにころがっている成果をつかみ取るのを待っている。1984年のドットコムドメイン名と同じ状況なのだ。

2044年の老人は、きっとこんなことを言うだろう。「2014年にあなたが起業家だったとしたら、どんなにすごいか想像できるだろうか? その当時は、制限のない未開拓の地であった。何でも好きなX分野を選んで、多少の人工知能を付加してクラウドに置けば良いのだ。当時の装置は、せいぜい1個か2個のセンサを使うだけだった。今のように何百個も使わない。期待も障壁も低かった。容易に世界初を達成することができた」。そして、嘆く。「あのとき、すでに何でも可能になっていたことに気づいていたら!」

つまり、これが真実だ。今、すなわち2014年の現在は、インターネットで何かを始めるのに最良の時期である。世界の歴史において、何かを発明するのにこれほど最適な時代はなかった。現在ほど良い状況、多くの機会、低い障壁、高いベネフィット・リスク比、良い利益率、多くの利点に恵まれた時期はなかった。たった今、この瞬間だ。未来の人たちは、現在を振り返って言うだろう。「ああ、あの時代に生きていたら良かったのに!」

過去30年間に、すばらしい開始点、すなわち、本当に偉大なものを作るためのプラットフォームが生まれた。しかし、最高のものはまだ発明されていない。この新しくて偉大な発明品は、今日存在するものとは比べものにならない。単に「秀逸」というだけでなく、異質、超越、その他の性質を持つ。しかし、それは、すでにわかっていることだ。

気づいていなかったかもしれないが、今の時代は、制限のない未開拓の地である。人類の歴史上、かつてないほど何かを始めるのに最適な時期である。

引用元: 今からでも遅くはない:US版『WIRED』創刊編集長ケヴィン・ケリーから、2014年の起業家たちへ « WIRED.jp.

善悪を判断するロボット、米海軍が開発支援+(2/3ページ) – MSN産経ニュース

例えば、おそらくは近い将来に多数登場するであろう医療ロボットに対して、重傷を負った兵士を最寄りの野戦病院に移送するよう命令したとする。この医療ロボットは移送中に、脚を骨折した別の海兵隊員に出会った。医療ロボットは、立ち止まって手当を施すべきなのだろうか? それとも与えられた任務を遂行し続けるべきなのだろうか?

あるいは、命を救うためには、負傷者に非常な痛みを与える応急処置が必要だとする。ロボットは、命を救うために人間に苦痛を与えることを善だと考えるべきなのだろうか?

こうした仮定の質問に答えるためには、研究チームは、共感の本質に関するさらに多くの問いかけを行って、人間の倫理的能力を構成している本質的な要素を特定する必要がある。人の感情を生み出す根源がわかれば、人間のような倫理的判断が行える人工知能をモデル化する枠組みに取り組めるだろう。

「われわれは、既存の自律型ロボットの実証されたアーキテクチャーに、独自のアルゴリズムと計算メカニズムを統合するつもりだ。拡張されたアーキテクチャーは、ロボットが倫理的判断に基づいて、計画された行動をダイナミックに上書きできるような、柔軟なものになる」とシューツ氏は語る。

引用元: 善悪を判断するロボット、米海軍が開発支援+(2/3ページ) – MSN産経ニュース.

Keen On:今やイノベーションの破壊力は悪夢のレベル―話題の新刊Big Bang Disruptionの著者インタビュー | TechCrunch Japan

Downesによれば、「イノベーションのジレンマは今やイノベーションの悪夢にとって代わられた」という。現在の新しいテクノロジー・プロダクトは最初から完成度が高く、古いプロダクトより機能が圧倒的に優れている上に価格もはるかに安い。そのためレガシー・プロダクトは文字通り一夜にして葬り去られてしまう。スタートアップはあっという間に成熟企業になり、起業家は急速な成功を目指すだけでは足りず、次のイノベーションの波に飲み込まれないうちに買収先を探すなどの出口戦略を考えねばならない(Snapchatは戦略を誤ったかもしれない)というのがDonwsの主張だ。

革命が連続する今日のテクノロジー市場を考えれば、既存の大企業がイノベーションを持続させるためには社内での開発より成功の兆候が見え始めたスタートアップを素早く買収する方が賢明だという。おそらくDownesは最近Googleが人工知能のDeepMindやロボティクスのBoston Dynamics、モノのインターネットのNestなどを矢継ぎ早にに買収したことを評価しているだろう。AppleがTeslaを買収することもデイスラプトのリーダーの地位を守る上で有効だと考えているかもしれない。

引用元: Keen On:今やイノベーションの破壊力は悪夢のレベル―話題の新刊Big Bang Disruptionの著者インタビュー | TechCrunch Japan.

Googleが「CAPTCHA」を改良、リスク分析により人間と機械を区別 -INTERNET Watch

Googleでは、人工知能の進歩などによりテキスト解読における人間と機械の間の能力差は縮まっていることから、人間と機械を区別するための新しいシステムを開発したと説明。新しいシステムではリスク分析の手法を用いることで、CAPTCHA画像の提示前後の挙動も合わせて、アクセスしてきたユーザーが人間か機械を総合的に判断する。

この判断により、ユーザーが人間の場合には簡単な画像を提示し、機械の場合にはより難しい画像を提示する。人間向けに提示する画像は数字のみで構成されており、ユーザーはほぼ完璧に読み取れるとしている。

引用元: Googleが「CAPTCHA」を改良、リスク分析により人間と機械を区別 -INTERNET Watch.

ノンネイティブが書いた英語の間違いをMicrosoft Wordよりも細かく見つけてくれる1Checker | TechCrunch Japan

中国人留学生の学部学生たちは、自分たちが書く英語のために良質な校正ソフトを求めていた。チームが2009年に、それまでとは違うアルゴリズムを試したとき、重要な突破口が開けた。校正ソフトはカバー範囲の広さと正確さという二者の均衡が重要だが、これにより適切な均衡が得られるようになった。

“一定レベルの正確さを維持しながらカバー範囲を広げられるようになり、ノンネイティブが犯しがちな間違いをより多く捕捉できるようになった”、とZhangは言う。“機械学習などの人工知能技術を利用して、コンピュータが文法規則だけでなく、対象とする論文のセマンティクスや文脈(コンテキスト)を理解できるようにした。そのため今の1Checkerは、文脈に即したエラー検出ができる”。

引用元: ノンネイティブが書いた英語の間違いをMicrosoft Wordよりも細かく見つけてくれる1Checker | TechCrunch Japan.